Machine learning en la definición de dominios geológicos | Formación
Este curso aborda conceptos y prácticas de machine learning para la definición de dominios en el modelado de recursos minerales.
Objectivos
La definición de dominios es una de las primeras etapas en el modelado de recursos minerales y una de las más importantes en todo el workflow de la estimación. La definición inadecuada de dominios geológicos puede causar inconsistencias en la estimación de leyes y y tonelaje asociado.
El curso permite a los participantes adquirir conocimientos en machine learning y algunas de sus aplicaciones en el modelado de recursos minerales, especialmente en los casos multivariados. Son abordados los métodos tradicionales y técnicas multivariadas para la definición de dominios.
A quién va dirigo
Este curso está dirigido a geólogos, ingenieros y gestores que desean adquirir conocimiento teórico y práctico sobre Machine Learning y sus aplicaciones en geociencias y minería, principalmente para definición de dominios geológicos.
Contenido del curso
- Revisión de las técnicas de análisis exploratorio y preparación de datos;
- Introducción/revisión de conceptos de programación en Python e introducción al uso de Jupyter Notebooks;
- Aspectos generales del Machine Learning;
- Introducción a las técnicas de cluster analysis: teoria y práctica;
- Conceptos y prácticas de machine learning para la definición de dominios en el modelado de recursos minerales.
Requisitos previos
Se recomienda que los participantes tengan conocimientos de estadística, geoestadística básica y modelamiento geológico. Es deseable tener conocimientos básicos de lógica de programación y del lenguaje Python, pero no es necesario, ya que el curso incluye una introducción/revisión de este lenguaje.